AI Agent und Agentic AI, verwechseln Sie sie?
Eine interessante neue Arbeit mit dem Titel "AI Agents vs. Agentic AI" untersucht die wesentlichen Unterschiede zwischen diesen beiden Paradigmen und enthüllt das nächste Schlachtfeld für die KI-Entwicklung.
Die Arbeit erläutert den Unterschied zwischen AI Agent und Agentic AI, indem sie diese leicht zu verwechselnden Konzepte systematisch voneinander trennt, sodass wir endlich verstehen können:
Was genau ist ein AI Agent, und was ist Agentic AI?
Sie diskutiert auch Schlüsselideen, Lösungen und die Zukunft.
Also: Was ist der Unterschied zwischen diesen beiden Technologien? Welche ist für Ihr Geschäftsszenario besser geeignet?
Hier sind meine Notizen 👇👇👇
AI Agents: Intelligente Assistenten, die alleine arbeiten
Was sind AI Agents?
Einfach ausgedrückt, handelt es sich um monolithische Systeme, die große Sprachmodelle und externe Tools integrieren und Autonomie sowie kontinuierliches Denken für spezifische Aufgaben bieten können.
AI Agents haben mehrere Schlüsselmerkmale:
Reaktive Entscheidungsfindung: Reaktion auf Eingaben
Modulare Struktur: Komponenten sind relativ unabhängig
Einzelne Verantwortung: Konzentrieren sich typischerweise auf enge Anwendungsszenarien
Diese Merkmale machen AI Agents besonders geeignet für relativ einfache Aufgaben wie E-Mail-Klassifizierung, Berichtszusammenfassung und Kundensupport.
AI Agents eignen sich hervorragend zur Bearbeitung von Aufgaben mit einem einzigen Ziel, klaren Schritten und einem begrenzten Werkzeugsatz. Die meisten KI-Assistenten, die wir heute sehen, fallen in diese Kategorie.
Agentic AI: Ein neues Paradigma der Multi-Agenten-Zusammenarbeit
Agentic AI hingegen stellt einen grundlegenden architektonischen Wandel dar.
Agentic AI-Systeme bestehen aus mehreren zusammenarbeitenden Agenten, die:
Aufgaben dynamisch zerlegen
Dauerhaftes Gedächtnis behalten
Über eine Orchestrierungsebene koordinieren
Diese Multi-Agenten-Zusammenarbeit ermöglicht es Agentic AI, höhere Koordinationsniveaus zu erreichen, was sie für komplexe Workflows wie Forschungsautomatisierung, Steuerung von Roboterschwärmen und Unterstützung bei medizinischer Diagnose sehr geeignet macht.
Einfach ausgedrückt verbindet Agentic AI mehrere AI Agents, um ein intelligentes Netzwerk zu bilden, das zur autonomen Zusammenarbeit fähig ist.
Jeder hat seine Stärken
Die Arbeit beschreibt auch detailliert die Anwendungsszenarien für beide Technologien:
Bereiche, in denen AI Agents herausragen:
E-Mail-Filterung
Berichtszusammenfassung
Inhaltsempfehlung
Kundensupport
Bereiche, in denen Agentic AI herausragt:
Assistenzsysteme für kollaborative Forschung
Entscheidungsunterstützung auf Intensivstationen
Robotische Erntesysteme für Obstplantagen
Adaptive Spiel-KI
Können Sie den Unterschied erkennen?
AI Agents behandeln relativ unabhängige, klar definierte Aufgaben; Agentic AI kann komplexe Szenarien bewältigen, die mehrstufiges Denken und Zusammenarbeit mehrerer Parteien erfordern.
Technische Herausforderungen: Jeder hat Schwachstellen
Natürlich stehen beide Technologien vor unterschiedlichen Herausforderungen:
Herausforderungen für AI Agents:
Begrenzte kausale Denkfähigkeit
Neigung zu Halluzinationen
Mangel an Proaktivität
Fragile Fähigkeit zur Langzeitplanung
Herausforderungen für Agentic AI:
Fehlerfortpflanzung zwischen Agenten
Probleme mit der Systemstabilität
Undurchsichtige Kommunikationsmethoden
Schwachstellen bei Skalierbarkeit, Erklärbarkeit und Sicherheit
Wie Sie sehen, sind beide Technologien zwar leistungsstark, aber in praktischen Anwendungen müssen noch viele Probleme gelöst werden.
Schlüssellösungen
Die Arbeit schlägt auch eine Reihe von Lösungen vor, die für Forscher und Entwickler von entscheidender Bedeutung sind:
Wichtige Lösungen sind:
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Werkzeuggestützte Schlussfolgerung (Funktionsaufruf)
Agentenschleife: Schlussfolgern, Handeln, Beobachten
Speicherarchitekturen (episodisch, semantisch, vektoriell)
Multi-Agenten-Orchestrierung und Rollenspezialisierung
Reflexions- und Selbstkritikmechanismen
Programmatische Prompt-Engineering-Pipelines
Kausale Modellierung und simulationsbasierte Planung
Überwachungs-, Audit- und Erklärbarkeits-Pipelines
Governance-bewusstes Design mit Rollentrennung und Nachvollziehbarkeit
Diese technischen Richtungen sind genau das, was Forscher und Entwickler tiefgreifend verstehen müssen, um zuverlässige und robuste Agentensysteme zu bauen.
Zukunft: Evolutions-Roadmap von monolithisch zu kollaborativ
Die Arbeit schließt mit der Skizzierung der zukünftigen Entwicklungswege für AI Agents und Agentic AI:
Entwicklungsrichtungen für AI Agents:
Proaktive Intelligenz
Kontinuierliches Lernen
Sicherheit und Vertrauen
Entwicklungsrichtungen für Agentic AI:
Skalierung von Multi-Agenten
Simulationsbasierte Planung
Ethische Governance
Domänenspezifische Systeme
Diese erfordern signifikante Innovationen bei Algorithmen, Architekturen, Infrastruktur, Protokollen und den zugrundeliegenden Modellen selbst.
Professor Ethan Mollick von der Wharton School der Princeton University weist darauf hin:
"Zukünftige KI-Systeme werden besser darin sein, Aufgaben autonom zu planen und selbst herauszufinden, wie Probleme gelöst werden können."
Den Unterschied verstehen und das Richtige wählen
Durch den Vergleich von AI Agents und Agentic AI können wir ihre jeweiligen Stärken und Anwendungsbereiche erkennen.
AI Agents eignen sich zur Bearbeitung einzelner, klar definierter Aufgaben und sind für einfache Szenarien geeignet, die eine schnelle Bereitstellung erfordern.
Agentic AI ist besser für komplexe, mehrstufige und kollaborative Szenarien geeignet, obwohl sie derzeit vor größeren technischen Herausforderungen steht.
Mit dem Fortschritt der Technologie könnten wir erwarten, dass die Grenzen zwischen diesen beiden Technologien allmählich verschwimmen und letztendlich leistungsfähigere und flexiblere intelligente Systeme entstehen.
Wir bewegen uns von der "werkzeugbasierten KI" zur "kollaborativen KI", entwickeln uns von der "Ausführung von Befehlen" zum "Verständnis von Zielen" und erweitern uns von der "Einzelpunktintelligenz" zur "vernetzten Intelligenz".
Diese Verschiebung wird die Art und Weise, wie KI mit Menschen zusammenarbeitet, grundlegend neu gestalten.
In naher Zukunft werden wir möglicherweise keine detaillierten Anweisungen mehr für bestimmte Aufgaben schreiben, sondern dem KI-System einfach die übergeordneten Ziele mitteilen, die wir erreichen möchten, und dann eine Gruppe spezialisierter KI-Agenten zusammenarbeiten lassen, die Aufgaben automatisch zerlegen, Ressourcen koordinieren und Konflikte lösen.
Die AI-Agenten-Revolution hat gerade erst begonnen!
Originalarbeit:
https://arxiv.org/abs/2505.10468